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Année 2023, séance 5#

2023-04-04

Partie I : quelques rappels sur scikit-learn

  • API scikit-learn

  • NFM

  • vieillissement des modèles

  • analyse de survie

  • séries temporelles

  • cartes

  • sélection de variables

  • interprétation

  • machine learning éthique

Partie II : ingénierie logicielle

  • notion d’ingéniérie logicielle (git, github, pull request, review, intégration continue)

  • partager son travail, package, documentation

  • mise en production docker, onnx

Partie III : transfer learning

Carte de connaissances

+=====================+================================+=====================+==================================+============================+ | langage | variables/test/boucles | liste/dictionnaires | fonctions | itérateurs | +=====================+================================+=====================+==================================+============================+ | programmation objet | classes | constructeur | opérateurs | héritages | | IO | lecture / écriture de fichiers | json | pickle | stream | | interface graphique | boutons | souris | événements | réactivité | | web | html | api rest | synchronisation | web scrapping | | DataFrame | lecture/écriture | groupby/merge | graphes | streaming | | scikit-learn | fit/predict | pipeline | modèle customisé | séries temporelles | | machine learning | réduction de dimension | clustering | régressor / classifieur | ranking / NMF / … | | deep learning | réseaux de neurones | transfert learning | RNN / modèle de langages | torch | | génie logiciel | test unitaire | git / pull request | intégration continue | style (pep8, black, ruff) | | mise en production | docker / onnx | benchmark | pipeline de données | mise à jour | | algorithmes | dichotomie | tri | plus court chemin dans un graphe | TSP | | partage | création d’un package python | documentation | design | support | | performance | C/C++ | cmake | parallélisation | GPU | | expérience | 1000 lignes de code | 5000 lignes de code | 50000 mille lignes de code | Impossible de compter | +=====================+================================+=====================+==================================+============================+

article

Année 2023, séance 4#

2023-03-07

Séance découpée en trois parties.

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Année 2023, séance 3#

2023-03-06

Séance découpée en trois parties.

article

Année 2023, séance 2#

2023-02-06

Séance découpée en quatre parties.

article

Année 2023, séance 1#

2023-01-10

Séance découpée en quatre parties.

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Année 2023, plan#

2023-01-08

  1. Premiers pas avec python : quelques rappels du langage, installation d’un package, différences entre windows et linux, expressions régulières, fichiers.

  2. Calcul matriciel et graphes : tour d’horizon de numpy, pandas

  3. Graphes : les graphes en python, matplotlib, bokeh, réalisation d’une carte.

  4. Tour d’horizon de scikit-learn : concepts de transformer et prédicteur, revue des modèles les plus couramment utilisés, présentation de la validation croisée, et grille de recherche, notion de pipe-line en machine learning.

  5. Ingénierie logicielle : tests unitaires, git, pull request, notebook, librairies, réalisation d’un package pour partager son code, écrire une documentation. Cette partie est utile si on travaille à plusieurs sur le même code.

  6. Notions de séries temporelles : prédiction, analyse de survie.

  7. Grands jeux de données : comment travailler lorsque la mémoire ne peut contenir toutes les données à traiter ou que ce traitement est trop long.

  8. Quelques mots de deep learning : encoding, transfer learning

  9. Mise en production : déploiement de modèles de machine learning

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Année 2022, séance 6#

2022-05-16

Séance découpée en trois parties.

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Année 2022, projet#

2022-03-29

article

Année 2022, séance 5#

2022-03-08

Séance découpée en trois parties.

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Année 2022, séance 4#

2022-03-07

Séance découpée en trois parties.

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